論文の概要: Multi-Modal Forecaster: Jointly Predicting Time Series and Textual Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06735v1
• Date: Mon, 11 Nov 2024 06:04:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:45.608778
• Title: Multi-Modal Forecaster: Jointly Predicting Time Series and Textual Data
• Title（参考訳）: マルチモーダル・フォアキャスター:時系列とテキストデータの同時予測
• Authors: Kai Kim, Howard Tsai, Rajat Sen, Abhimanyu Das, Zihao Zhou, Abhishek Tanpure, Mathew Luo, Rose Yu,
• Abstract要約: 現在の予測手法は概ね非定型であり、時系列に付随するリッチテキストデータを無視している。 マルチモーダル予測のためのタイムテキストコーパス(TTC)を開発した。 我々のデータセットは、タイムスタンプに沿った数字とテキストのシーケンスで構成されており、気候科学と医療という2つの異なる領域のデータを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.10730301634422
• License:
• Abstract: Current forecasting approaches are largely unimodal and ignore the rich textual data that often accompany the time series due to lack of well-curated multimodal benchmark dataset. In this work, we develop TimeText Corpus (TTC), a carefully curated, time-aligned text and time dataset for multimodal forecasting. Our dataset is composed of sequences of numbers and text aligned to timestamps, and includes data from two different domains: climate science and healthcare. Our data is a significant contribution to the rare selection of available multimodal datasets. We also propose the Hybrid Multi-Modal Forecaster (Hybrid-MMF), a multimodal LLM that jointly forecasts both text and time series data using shared embeddings. However, contrary to our expectations, our Hybrid-MMF model does not outperform existing baselines in our experiments. This negative result highlights the challenges inherent in multimodal forecasting. Our code and data are available at https://github.com/Rose-STL-Lab/Multimodal_ Forecasting.
• Abstract（参考訳）: 現在の予測手法は、よく計算されたマルチモーダルベンチマークデータセットが欠如しているため、時系列に付随するリッチなテキストデータを無視している。 本研究では,マルチモーダル予測のためのタイムテキストコーパス(TTC)を開発した。 我々のデータセットは、タイムスタンプに沿った数字とテキストのシーケンスで構成されており、気候科学と医療という2つの異なる領域のデータを含んでいる。 私たちのデータは、利用可能なマルチモーダルデータセットの稀な選択に重要な貢献をします。 また,Hybrid-MMF(Hybrid-MMF)を提案する。 しかし、我々の期待に反して、Hybrid-MMFモデルは我々の実験において既存のベースラインを上回りません。 この否定的な結果は、マルチモーダル予測に固有の課題を浮き彫りにする。 私たちのコードとデータはhttps://github.com/Rose-STL-Lab/Multimodal_ Forecasting.comで公開されています。

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